A New Generative Neural Network for Bearing Fault Diagnosis with Imbalanced Data
المؤلفون المشاركون
Shen, Changqing
You, Wei
Chen, Liang
Que, Hongbo
Huang, Weiguo
Zhu, Zhongkui
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Intelligent bearing fault diagnosis has received much research attention in the field of rotary machinery systems where miscellaneous deep learning methods are generally applied.
Among these methods, convolution neural network is particularly powerful because of its ability to learn fruitful features from the original data.
However, normal convolutions cannot fully utilize the information along the data flow while the features are being abstracted in deeper layers.
To address this problem, a new supervised learning model is proposed for small sample size bearing fault diagnosis with consideration of imbalanced data.
This model, which is developed based on a convolution neural network, has a high generalization ability, and its performance is verified by conducting two experiments that use data collected from a self-made bearing test rig.
The proposed model demonstrates a favorable performance and is more effective and robust than other deep learning methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
You, Wei& Shen, Changqing& Chen, Liang& Que, Hongbo& Huang, Weiguo& Zhu, Zhongkui. 2020. A New Generative Neural Network for Bearing Fault Diagnosis with Imbalanced Data. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213086
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
You, Wei…[et al.]. A New Generative Neural Network for Bearing Fault Diagnosis with Imbalanced Data. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213086
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
You, Wei& Shen, Changqing& Chen, Liang& Que, Hongbo& Huang, Weiguo& Zhu, Zhongkui. A New Generative Neural Network for Bearing Fault Diagnosis with Imbalanced Data. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213086
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213086
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر